%load_ext pretty_jupyter
%load_ext jinja2

# install calmap pour colab
#! pip install calmap

#mettre à jour plotly pour colab
#!pip install plotly==4.5.2
#!pip install plotly
#!pip install geopandas
#!pip install jinja2 

# librairies essentielles
import json
import requests
import random
from urllib.request import urlopen
from  collections import Counter

# analyse et stockage
import numpy as np
import pandas as pd

# visualisation
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import geopandas as gpd

colors1 = ['#DAF7A6', '#FFC300', '#FF5733', '#C70039', '#900C3F', '#581845']
colors2 = ["#e60049", "#0bb4ff", "#50e991", "#e6d800", "#9b19f5", "#ffa300", "#dc0ab4", "#b3d4ff", "#00bfa0"]
colors3 = ["#1984c5", "#22a7f0", "#63bff0", "#a7d5ed", "#e2e2e2", "#e1a692", "#de6e56", "#e14b31", "#c23728"]

df = pd.read_csv('https://static.data.gouv.fr/resources/demandes-de-valeurs-foncieres/20230405-160733/valeursfoncieres-2022.txt', sep = '|')
df.info()

# formatage des noms des colonnes
df = df.rename(columns=lambda x: x.replace(' ', '_').lower())

#Vérifier les parts des données manquantes dans la base brutes
df.isnull().sum()/len(df)*100

# suppression des attributs non nécessaire
df = df.drop(['identifiant_de_document',
              'reference_document',
              '1_articles_cgi',
              '2_articles_cgi',
              '3_articles_cgi',
              '4_articles_cgi',
              '5_articles_cgi',
              'prefixe_de_section',
              'no_volume',
              '3eme_lot',
              '4eme_lot',
              '5eme_lot',
              'identifiant_local',
              'nature_culture_speciale',
              ],axis= 1)
# suppression des doubles
df = df.drop_duplicates()
# suppression des ligne null
df = df.dropna(how="all")

# correction des types de données
df['date_mutation'] = pd.to_datetime(df['date_mutation'])
df['nature_mutation'] = df['nature_mutation'].astype('category')
df['valeur_fonciere'] = df['valeur_fonciere'].str.replace(',', '.').astype('float')
df['no_voie'] = df['no_voie'].astype('Int32')
df['b/t/q'] = df['b/t/q'].astype('category')
df['code_postal'] = df['code_postal'].astype('Int32')
df['code_commune'] = df['code_commune'].astype('int32')
df['no_plan'] = df['no_plan'].astype('int32')
df['1er_lot'] = df['1er_lot'].astype('category')
df['2eme_lot'] = df['2eme_lot'].astype('category')
df['surface_carrez_du_1er_lot'] = df['surface_carrez_du_1er_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df['surface_carrez_du_2eme_lot'] = df['surface_carrez_du_2eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df['surface_carrez_du_3eme_lot'] = df['surface_carrez_du_3eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df['surface_carrez_du_4eme_lot'] = df['surface_carrez_du_4eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df['surface_carrez_du_5eme_lot'] = df['surface_carrez_du_5eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df['nombre_de_lots'] = df['nombre_de_lots'].astype('int32')
df['code_type_local'] = df['code_type_local'].astype('Int32')
df['type_local'] = df['type_local'].astype('category')
df['surface_reelle_bati'] = df['surface_reelle_bati'].astype('float')
df['nombre_pieces_principales'] = df['nombre_pieces_principales'].astype('Int32')
df['nature_culture'] = df['nature_culture'].astype('category')
df['surface_terrain'] = df['surface_terrain'].astype('float')

#suppression des valeur_fonciere null
df = df[df['valeur_fonciere'] > 0]
df['surface_carrez_du_1er_lot'].fillna(0, inplace=True)
df['surface_carrez_du_2eme_lot'].fillna(0, inplace=True)
df['surface_carrez_du_3eme_lot'].fillna(0, inplace=True)
df['surface_carrez_du_4eme_lot'].fillna(0, inplace=True)
df['surface_carrez_du_5eme_lot'].fillna(0, inplace=True)

df.info()

df.head()

# Quelle est la part de maison, d'appartement, ect.. dans le dataset?
types = df['type_local'].value_counts(dropna = False, normalize = True).head()
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.pie(types.values, labels=types.index, colors = colors2, startangle=65)
plt.title(label= 'Parts des types de biens')
plt.legend(loc = 4)

# Prix au mètre carré en fonction du type de local
pm2 = df[(df['nombre_de_lots']<6) & ((df['surface_carrez_du_1er_lot'] + df['surface_carrez_du_2eme_lot'] + df['surface_carrez_du_3eme_lot'] + df['surface_carrez_du_4eme_lot'] + df['surface_carrez_du_5eme_lot']) > 0)]
pm2['surface_totale'] = pm2['surface_carrez_du_1er_lot'] + pm2['surface_carrez_du_2eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_3eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_4eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_5eme_lot']
pm2['prix_m2'] = pm2['valeur_fonciere'] / pm2['surface_totale']
sns.set(rc={'figure.figsize':(40,30)})
sns.color_palette()
sns.catplot(x="type_local", y="prix_m2", jitter=True, data=pm2, kind="strip", height=8, aspect=1.5, palette="Set2")
#sns.stripplot(pm2['type_local'],pm2['prix_m2'],jitter=True)
#pm2.loc[:,['type_local','prix_m2']].plot(kind='scatter',x='type_local',y='prix_m2')

prixlocal = df.loc[df['type_local'].notna() & df['surface_terrain'].notna() & df['surface_terrain'] >= 1 & df['valeur_fonciere'].notna(),("surface_terrain","valeur_fonciere","type_local")]
prixlocal['prix_m2_sur_le_terrain'] = prixlocal['valeur_fonciere']/prixlocal['surface_terrain']
prixlocal['valeur_fonciere'] = prixlocal['valeur_fonciere']/1000
prixlocal.groupby(['type_local']).mean().plot.bar(title = 'Comparaison de différents types de local',figsize=(20,5))

fig = plt.figure(4,figsize = (30,5))
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axis.set_title('Surface du terrain en fonction du département')
axis.set_xlabel("Département")
axis.set_ylabel("Surface du terrain")
chmp = df.loc[df["code_departement"].notna(),("surface_terrain","code_departement")]
gb = chmp.groupby("code_departement",dropna= False).mean()['surface_terrain'].reset_index()

axis.bar(gb["code_departement"].astype(str), gb["surface_terrain"])
plt.xticks(rotation=90)
fig.show()

#Quelle est la valeur foncière moyenne par departement en utilisant un bar plot ?
grouped_vf_dept = df.groupby('code_departement')['valeur_fonciere'].mean().reset_index()
grouped_vf_dept['code_departement'] = grouped_vf_dept['code_departement'].astype('string')
fig = px.bar(grouped_vf_dept, y='valeur_fonciere',
             x='code_departement',
             text_auto='.2s')
fig.update_layout(title="Valeur foncière moyenne par département", 
                  yaxis_title='Valeur foncière moyenne (€)', 
                  xaxis_title='Département');

#Quelle est la valeur foncière moyenne par département en 2022 (geojson et choropleth) ?
geojson_url = "https://france-geojson.gregoiredavid.fr/repo/departements.geojson"
geojson_data = requests.get(geojson_url).json()

fig = px.choropleth(grouped_vf_dept, 
                    geojson=geojson_data, 
                    locations='code_departement', 
                    color='valeur_fonciere',
                    color_continuous_scale='pinkyl',
                    featureidkey='properties.code',
                    projection="mercator",
                    title='Valeur foncière moyenne par départements')
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(height=600, width=800);

# Quelle est la valeur foncière moyenne par pays, par département (treemap) ?
df_avg = df.groupby(['code_departement'])['valeur_fonciere'].mean().reset_index()
fig = px.treemap(df_avg,
                 path=[px.Constant("France"),'code_departement'],
                 values='valeur_fonciere',
                 color='valeur_fonciere')
fig.update_layout(title='Carte proportionelle de la valeur foncière moyenne');
#fig.show()

# Quelle est la surface réelle bâtie moyenne par département?
grouped_srb_dept = df[df['surface_reelle_bati'] > 0]
grouped_srb_dept = grouped_srb_dept.groupby('code_departement')['surface_reelle_bati'].mean().reset_index()
grouped_srb_dept['code_departement'] = grouped_srb_dept['code_departement'].astype('string')
fig = px.bar(grouped_srb_dept, y='surface_reelle_bati',
             x='code_departement',
             text_auto='.2s')
fig.update_layout(title="Surface réelle bâtie moyenne par departement", 
                  yaxis_title='Valeur foncière moyenne (€)', 
                  xaxis_title='Département');
#fig.show()

# Quels sont les départements les plus chers pour l'immobilier en 2022 ?
grouped_vf_dept_top10 = grouped_vf_dept.sort_values('valeur_fonciere', ascending=False).head(10)

fig = px.bar(grouped_vf_dept_top10, x='valeur_fonciere', y='code_departement', orientation='h')

fig.update_layout(title='Les départements les plus chers pour l\'immobilier en 2022', 
                  xaxis_title='Valeur foncière moyenne (€)', 
                  yaxis_title='Département');
#fig.show()

# Valeur foncière moyenne par jour en 2022
filtered_df = df[df['valeur_fonciere'] <= 4000000]
daily_means = filtered_df.groupby(filtered_df['date_mutation'].dt.date)['valeur_fonciere'].mean()

plt.scatter(daily_means.index, daily_means.values, c='red', label='Prix moyen')

avg_value = df['valeur_fonciere'].mean()
plt.axhline(y=avg_value, color='green', linestyle='solid', label='Valeur foncière moyenne sur 2022')

tick_dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='2M')
tick_labels = [date.strftime('%Y-%m') for date in tick_dates]
plt.xticks(ticks=tick_dates, labels = tick_labels, rotation=80)

plt.title('Valeur foncière moyenne par jour en 2022')
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Valeur foncière moyenne")

plt.legend()
plt.show()

#Quelle est la valeur foncière moyenne par commune dans le 75 en utilisant geojson et choropleth ?

geojson_url = "https://france-geojson.gregoiredavid.fr/repo/departements/75-paris/communes-75-paris.geojson"
geojson_data = requests.get(geojson_url).json()

vf_com_paris = df[(df['code_departement']==75) & df['valeur_fonciere'] > 0]
vf_com_paris = vf_com_paris.groupby('code_commune')['valeur_fonciere'].mean().reset_index()
vf_com_paris['code_commune'] = '75'+vf_com_paris['code_commune'].astype(str)

fig = px.choropleth(vf_com_paris, 
                    geojson=geojson_data, 
                    locations='code_commune', 
                    color='valeur_fonciere',
                    color_continuous_scale='Reds',
                    featureidkey='properties.code',
                    projection="mercator",
                    title="Valeur fonciére moyenne en €")
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(height=600,
                  width=800);
#fig.show()

#Quelle est le prix moyen d'un mètre carré dans les communes du 75 en utilisant geojson et choropleth ?
geojson_url = "https://france-geojson.gregoiredavid.fr/repo/departements/75-paris/communes-75-paris.geojson"
geojson_data = requests.get(geojson_url).json()

vf_com_paris = df[(df['code_departement'] == 75) & (df['nombre_de_lots']<6) & ((df['surface_carrez_du_1er_lot'] + df['surface_carrez_du_2eme_lot'] + df['surface_carrez_du_3eme_lot'] + df['surface_carrez_du_4eme_lot'] + df['surface_carrez_du_5eme_lot']) > 0)]
vf_com_paris['surface_totale'] = vf_com_paris['surface_carrez_du_1er_lot'] + vf_com_paris['surface_carrez_du_2eme_lot'] + vf_com_paris['surface_carrez_du_3eme_lot'] + vf_com_paris['surface_carrez_du_4eme_lot'] + vf_com_paris['surface_carrez_du_5eme_lot']
vf_com_paris['prix_m2'] = vf_com_paris['valeur_fonciere'] / vf_com_paris['surface_totale']
vf_com_paris = vf_com_paris.groupby('code_commune')['prix_m2'].mean().reset_index()
vf_com_paris['code_commune'] = '75'+vf_com_paris['code_commune'].astype(str)

fig = px.choropleth(vf_com_paris, 
                    geojson=geojson_data, 
                    locations='code_commune', 
                    color='prix_m2',
                    color_continuous_scale='Reds',
                    featureidkey='properties.code',
                    projection="mercator",
                    title="Prix moyen d'un mètre carré en €")
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(height=600,
                  width=800);
#fig.show()

#Nombre de bien vendu dans les 20 villes
plt.rcParams['figure.figsize'] = [18, 5]
plt.rcParams['figure.dpi'] = 150

vente_ville = df.groupby(['commune']).size().sort_values(ascending = False).head(20)
x = vente_ville.index
y = vente_ville.tolist()

plt.scatter(x, y, color='#119670', marker='o', label = 'Nombre de biens vendus')
plt.title('Nombre de biens vendus par ville', fontsize = 13)
plt.xticks(rotation=60)
plt.xlabel("Ville", fontsize = 12)
plt.ylabel("Nombre de biens vendus", fontsize = 12)
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.grid(True)
plt.show()

#Valeur foncière moyenne par arrondissement de Lyon en 2022
lyon = df.loc[(df['commune'].str.contains("LYON")) & (df['commune'].str.contains("EME"))]
arrondissement_lyon = lyon.groupby(['commune']).mean().sort_values(['valeur_fonciere'])
x = arrondissement_lyon.index
y = arrondissement_lyon['valeur_fonciere']
arrondissement_lyon.head()

#Valeur foncière moyenne par arrondissement de Lyon en 2022
plt.figure(1, figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y, color='purple', marker='o', label='Prix moyen')
plt.title('Valeur fonciere moyenne par arrondissement de Lyon en 2021')
plt.xticks(rotation=80)
plt.xlabel("Arrondissements de Lyon")
plt.ylabel("Valeur fonciere moyenne")
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.grid(True)
plt.show()

# Nombre de biens vendus par arrondissement de Lyon
arrondissement_lyon = lyon.groupby(['commune']).size()
x = arrondissement_lyon.index.tolist()
y = arrondissement_lyon.tolist()
 
plt.figure(1, figsize=(10, 6))
plt.pie(y, labels = x, autopct = '%.2f')
plt.title("Pars de biens vendus par arrondissement à Lyon")

# Ajout d'un cercle au centre
my_circle=plt.Circle( (0,0), 0.7, color='white')
p=plt.gcf()
p.gca().add_artist(my_circle)

plt.show()

# Nature des cultures en France en 2022
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.title('Nature des cultures françaises en 2022')
sns.set(rc={'figure.figsize':(3,9)})
sns.countplot(y='nature_culture', data=df)

# Relation entre valeur foncière et nature de mutation
df_ve = df[df['nature_mutation']=='Vente'].sort_values(by='valeur_fonciere', ascending=False)
se_vente_commune = df_ve.commune.value_counts()
plt.figure(figsize=(10,5))

df_best_city = df_ve[df_ve['commune'].isin(se_vente_commune.head(10).index)]
df_best_city = df_best_city[df_best_city['valeur_fonciere'] < df_best_city['valeur_fonciere'].quantile(.95)]
df_best_city = df_best_city[df_best_city['valeur_fonciere'] > df_best_city['valeur_fonciere'].quantile(.05)]
order=df_best_city['valeur_fonciere'].groupby(df_best_city.commune).median().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(20,10))
ax = sns.boxplot(x=df_best_city.commune, y=df_best_city['valeur_fonciere'], order=order.index)

ax.set_title('Relation entre la commune et la valeur foncière')
ax.set_xlabel('Commune')
ax.set_ylabel('Valeur foncière')

# Relation entre nombre de pièce principale et nature de mutation

df_ve = df[df['nature_mutation']=='Vente'].sort_values(by='valeur_fonciere', ascending=False)
se_vente_nombre_pieces_principales = df_ve.nombre_pieces_principales.value_counts()
plt.figure(figsize=(10,5))

df_best_city = df_ve[df_ve['nombre_pieces_principales'].isin(se_vente_nombre_pieces_principales.head(10).index)]
df_best_city = df_best_city[df_best_city['valeur_fonciere'] < df_best_city['valeur_fonciere'].quantile(.95)]
df_best_city = df_best_city[df_best_city['valeur_fonciere'] > df_best_city['valeur_fonciere'].quantile(.05)]
order=df_best_city['valeur_fonciere'].groupby(df_best_city.nombre_pieces_principales).median().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(20,10))
ax = sns.boxplot(x=df_best_city.nombre_pieces_principales, y=df_best_city['valeur_fonciere'], order=order.index)

ax.set_title('Relation entre le nombre pièce principale et la valeur foncière')
ax.set_xlabel('nombre_pieces_principales')
ax.set_ylabel('Valeur foncière')

# Prix au mètre carré en fonction du type de local
pm2 = df[(df['nombre_de_lots']<6) & ((df['surface_carrez_du_1er_lot'] + df['surface_carrez_du_2eme_lot'] + df['surface_carrez_du_3eme_lot'] + df['surface_carrez_du_4eme_lot'] + df['surface_carrez_du_5eme_lot']) > 0)]
pm2['surface_totale'] = pm2['surface_carrez_du_1er_lot'] + pm2['surface_carrez_du_2eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_3eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_4eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_5eme_lot']
pm2['prix_m2'] = pm2['valeur_fonciere'] / pm2['surface_totale']
sns.set(rc={'figure.figsize':(40,30)})
sns.color_palette()
sns.catplot(x="type_local", y="prix_m2", jitter=True, data=pm2, kind="strip", height=8, aspect=1.5, palette="Set2")

# Prix au mètre carré en fonction du nombre de pièce principale
pm2 = df[(df['nombre_de_lots']<6) & ((df['surface_carrez_du_1er_lot'] + df['surface_carrez_du_2eme_lot'] + df['surface_carrez_du_3eme_lot'] + df['surface_carrez_du_4eme_lot'] + df['surface_carrez_du_5eme_lot']) > 0)]
pm2['surface_totale'] = pm2['surface_carrez_du_1er_lot'] + pm2['surface_carrez_du_2eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_3eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_4eme_lot'] + pm2['surface_carrez_du_5eme_lot']
pm2['prix_m2'] = pm2['valeur_fonciere'] / pm2['surface_totale']
pm2['nombre_pieces_principales'] = pm2['nombre_pieces_principales'].astype('category')
sns.set(rc={'figure.figsize':(40,30)})
sns.color_palette()
sns.catplot(x="nombre_pieces_principales", y="prix_m2", jitter=True, data=pm2, kind="strip", height=8, aspect=1.5, palette="Set2")

df2021 = pd.read_csv('https://static.data.gouv.fr/resources/demandes-de-valeurs-foncieres/20230405-155828/valeursfoncieres-2021.txt', sep = '|')
df2021 = df2021.rename(columns=lambda x: x.replace(' ', '_').lower())
df2021 = df2021.drop(['identifiant_de_document',
              'reference_document',
              '1_articles_cgi',
              '2_articles_cgi',
              '3_articles_cgi',
              '4_articles_cgi',
              '5_articles_cgi',
              'prefixe_de_section',
              'no_volume',
              '3eme_lot',
              '4eme_lot',
              '5eme_lot',
              'identifiant_local',
              'nature_culture_speciale',
              ],axis= 1)
# suppression des doubles
df2021 = df2021.drop_duplicates()
# suppression des ligne null
df2021 = df2021.dropna(how="all")
df2021 = df2021.drop_duplicates()

df2021['valeur_fonciere'] = df2021['valeur_fonciere'].str.replace(',', '.').astype('float')
df2021['surface_carrez_du_1er_lot'] = df2021['surface_carrez_du_1er_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df2021['surface_carrez_du_2eme_lot'] = df2021['surface_carrez_du_2eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df2021['surface_carrez_du_3eme_lot'] = df2021['surface_carrez_du_3eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df2021['surface_carrez_du_4eme_lot'] = df2021['surface_carrez_du_4eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df2021['surface_carrez_du_5eme_lot'] = df2021['surface_carrez_du_5eme_lot'].str.replace(',', '.').astype('float')
df2021.info()
df2021.head()

pm2_22 = df[(df['nombre_de_lots']<6) & ((df['surface_carrez_du_1er_lot'] + df['surface_carrez_du_2eme_lot'] + df['surface_carrez_du_3eme_lot'] + df['surface_carrez_du_4eme_lot'] + df['surface_carrez_du_5eme_lot']) > 0)]
pm2_22['surface_totale'] = pm2_22['surface_carrez_du_1er_lot'] + pm2_22['surface_carrez_du_2eme_lot'] + pm2_22['surface_carrez_du_3eme_lot'] + pm2_22['surface_carrez_du_4eme_lot'] + pm2_22['surface_carrez_du_5eme_lot']
pm2_22['prix_m2'] = pm2_22['valeur_fonciere'] / pm2_22['surface_totale']

pm2_21 = df2021[(df2021['nombre_de_lots']<6) & ((df2021['surface_carrez_du_1er_lot'] + df2021['surface_carrez_du_2eme_lot'] + df2021['surface_carrez_du_3eme_lot'] + df2021['surface_carrez_du_4eme_lot'] + df2021['surface_carrez_du_5eme_lot']) > 0)]
pm2_21['surface_totale'] = pm2_21['surface_carrez_du_1er_lot'] + pm2_21['surface_carrez_du_2eme_lot'] + pm2_21['surface_carrez_du_3eme_lot'] + pm2_21['surface_carrez_du_4eme_lot'] + pm2_21['surface_carrez_du_5eme_lot']
pm2_21['prix_m2'] = pm2_21['valeur_fonciere'] / pm2_21['surface_totale']


fig = plt.figure(11,figsize = (10,5))
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axis.set_title('Comparaison du prix du mètre carré entre 2021 et 2022')
axis.set_xlabel("Année")
axis.set_ylabel("Prix")

gb1 = pm2_21['prix_m2'].mean()

gb2 = pm2_22['prix_m2'].mean()

com = ['2021','2022']
prix = [gb1,gb2]

axis.bar(com[:],prix[:])

plt.xticks(ticks=com,labels=prix,rotation=0)
fig.show()

mutation_type2021 = df2021['nature_mutation']
r2021 = Counter(mutation_type2021)
mutation_type2022 = df['nature_mutation']
r2022 = Counter(mutation_type2022)


mutation_df2021 = pd.DataFrame.from_dict(r2021, orient='index').sort_values(by=0)
mutation_df2021.columns = ['nature_mutation']

mutation_df2022 = pd.DataFrame.from_dict(r2022, orient='index').sort_values(by=0)
mutation_df2022.columns = ['nature_mutation']

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(32, 8))

mutation_df2021.plot.pie(y = 'nature_mutation', 
                 colormap = 'Reds_r',
                 figsize = (16, 16),
                 fontsize = 9, 
                 autopct = '%.2f',
                 legend = False,
                 title = 'Diagramme de distribution de la nature des mutations en 2021',
                 ax=ax1)


mutation_df2022.plot.pie(y = 'nature_mutation', 
                 colormap = 'Reds_r',
                 figsize = (16, 16),
                 fontsize = 9, 
                 autopct = '%.2f',
                 legend = False,
                 title = 'Diagramme de distribution de la nature des mutations 2022',
                 ax=ax2,
                 )



# Ajouter un cercle au centre pour faire un donut chart
mutation_df2021=plt.Circle( (0,0), 0.7, color='white')
mutation_df2022=plt.Circle( (0,0), 0.7, color='white')

plt.show()

df['year'] = int(2022)
df2021['year'] = int(2021)
all_years = [ df, df2021]
data_years = pd.concat(all_years)

fig = plt.figure(4,figsize = (35,10))
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axis.set_title('Surface du terrain en fonction du département entre 2021 et 2022')
axis.set_xlabel("Département")
axis.set_ylabel("Surface du terrain")
gb = data_years.loc[data_years["code_departement"].notna(),("surface_terrain","code_departement","year")]

ax = sns.barplot(x=gb["code_departement"].astype(str), y=gb["surface_terrain"], hue="year", data = gb)

plt.xticks(rotation=90)
fig.show()

sns.set_theme(style="ticks", palette="pastel")
df_ve = data_years[data_years['nature_mutation']=='Vente'].sort_values(by='valeur_fonciere', ascending=False)
se_vente_commune = df_ve.commune.value_counts()
plt.figure(figsize=(10,5))

df_best_city = df_ve[df_ve['commune'].isin(se_vente_commune.head(10).index)]
df_best_city = df_best_city[df_best_city['valeur_fonciere'] < df_best_city['valeur_fonciere'].quantile(.95)]
df_best_city = df_best_city[df_best_city['valeur_fonciere'] > df_best_city['valeur_fonciere'].quantile(.05)]
order=df_best_city['valeur_fonciere'].groupby(df_best_city.commune).median().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(20,10))
ax = sns.boxplot(x=df_best_city.commune, y=df_best_city['valeur_fonciere'], hue=df_best_city['year'], order=order.index, palette=["m", "g"],)
plt.legend(loc = 'upper right')

ax.set_title('Relation entre la commune et la valeur foncière')
ax.set_xlabel('Commune')
ax.set_ylabel('Valeur foncière')

sns.set_style('whitegrid')
sns.set(rc={'figure.figsize':(18,5), 'figure.dpi': 150})

vente_ville = data_years.groupby(['commune','year']).size().sort_values(ascending=False).head(20).reset_index(name='nombre')
ax = sns.scatterplot(x='commune', y='nombre', hue='year', data=vente_ville, color='#119670', palette=["b", "r"], marker='o')
ax.set_title('Nombre de biens vendus par commune en 2022 et 2021')
ax.set_xlabel('Commune')
ax.set_ylabel('Nombre de biens')